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基于数据挖掘技术的生产调度问题研究中期报告.docx

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基于数据挖掘技术的生产调度问题研究中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于数据挖掘技术的生产调度问题研究中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于数据挖掘技术的生产调度问题研究中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于数据挖掘技术的生产调度问题研究中期报告一、研究背景及意义生产调度是企业生产过程中的重要环节,它直接关系到企业的生产效率和生产成本。传统的生产调度方法多以经验为主导,缺乏科学的数据支撑,无法真正发挥生产潜力。数据挖掘技术作为一种先进的数据分析手段,可以从海量数据中挖掘出有价值的信息,可以用于生产调度问题的解决。本研究旨在利用数据挖掘技术,针对生产调度问题进行研究,通过分析企业生产数据,确定具体的生产调度优化方案,实现生产效率的提高和降低生产成本,具有重要的理论和实践意义。二、,包括数据获取、数据清洗、数据集成和数据转换等。同时,对生产调度问题进行了深入分析,明确了目标和范围。,将继续进行以下工作:(1)数据挖掘算法的选择和模型建立:根据数据特点和目标要求,选择合适的数据挖掘算法,并建立相应的模型。(2)生产调度优化方案研究:基于数据挖掘模型的结果,针对每一项生产任务的需求,确定生产计划和调度方案,并对方案进行优化。(3)实验验证和结果分析:对研究所提出的生产调度优化方案进行实验验证,并对实验结果进行详细的分析和解读。三、(1)数据挖掘算法的选择和模型建立:选择合适的数据挖掘算法,并建立相应的模型。(2)生产调度优化方案研究:基于数据挖掘模型的结果,确定生产计划和调度方案,并对方案进行优化。(3)实验验证和结果分析:对研究所提出的生产调度优化方案进行实验验证,并对实验结果进行详细的分析和解读。(1)第一阶段:数据采集和预处理(时间:1-2周)(2)第二阶段:数据挖掘算法的选择和模型建立(时间:2-3周)(3)第三阶段:生产调度优化方案研究(时间:3-4周)(4)第四阶段:实验验证和结果分析(时间:2-3周)(5)第五阶段:撰写研究报告和论文(时间:3-4周)